Lakehouse là gì? Nền tảng kiến trúc dữ liệu hiện đại cho BI & AI

Theo cách truyền thống trước đây, kiến trúc dữ liệu doanh nghiệp luôn bị tách biệt.
Một bên là Data Warehouse – nơi phục vụ báo cáo, BI và ra quyết định. Bên còn lại là nơi lưu trữ dữ liệu thô, phục vụ AI, Machine Learning và phân tích nâng cao.
Mỗi mô hình giải quyết một bài toán, và hệ quả là: dữ liệu bị phân mảnh, chi phí vận hành tăng, và mỗi bộ phận trong doanh nghiệp nhìn thấy một “sự thật” khác nhau từ dữ liệu.

Lakehouse ra đời như một bước tiến tất yếu — không phải để thay thế hoàn toàn Warehouse hay Data Lake,  mà để hợp nhất hai thế giới đó  trên cùng một nền tảng dữ liệu thống nhất, phục vụ đồng thời BI, AI và tự động hoá.

Dành cho bạn — người đang muốn hiểu đúng nền tảng dữ liệu hiện đại
hoặc đang xây dựng kiến trúc dữ liệu, triển khai BI, AI, Data Agent,trong kỷ nguyên AI.

Sự bùng nổ của các kỹ thuật công nghệ mới về data như: Realtime Analytics, Lakehouse,  Vector Database, RAG và đặc biệt là Data Agent đã thay đổi hoàn toàn cách doanh nghiệp khai thác dữ liệu.
Dữ liệu không chỉ được lưu trữ, mà còn được hiểu, được truy vấn ngữ nghĩa và được sử dụng để trả lời các câu hỏi kinh doanh thực tế.

Tuy nhiên, mọi kiến trúc hiện đại đều được xây dựng trên những nguyên lý nền tảng. Nếu không hiểu đúng Data Lake, Data Warehouse,
OLTP – OLAP, ACID – BASE, thì Lakehouse chỉ là một khái niệm “thời thượng” sáo rỗng.

Bài viết này tập trung làm rõ Lakehouse : bản chất là gì, khác gì so với kiến trúc truyền thống, và vì sao Lakehouse trở thành trung tâm của kiến trúc dữ liệu hiện đại cho BI & AI.

Tóm tắt nhanh

• Lakehouse là kiến trúc kết hợp Data Lake và Data Warehouse.
• Cho phép BI, AI và Data Agent dùng chung một nguồn dữ liệu.
• Giải quyết vấn đề phân mảnh, trùng lặp và chi phí cao.
• Là nền tảng cốt lõi của kiến trúc Data giai đoạn 2025–2030.
• Không phải công cụ — mà là tư duy kiến trúc dữ liệu mới.

1. Giới thiệu

Khi dữ liệu còn ít và chủ yếu có cấu trúc, Data Warehouse là lựa chọn gần như hoàn hảo.
Nhưng khi dữ liệu bùng nổ về khối lượng, tốc độ và đa dạng, kiến trúc truyền thống bắt đầu bộc lộ giới hạn.

2. Lakehouse là gì?

Lakehouse là kiến trúc dữ liệu kết hợp khả năng lưu trữ linh hoạt của Data Lake với độ tin cậy, hiệu năng và khả năng phân tích của Data Warehouse.

Trọng tâm của Lakehouse nằm ở lớp bảng (table layer) trên object storage, cho phép quản lý dữ liệu dạng file nhưng vẫn đảm bảo ACID, schema và SQL.

Data Source → Data Lake → Lakehouse (ACID + Metadata)
                         ↓
                   BI • AI • Data Agent

3. Lakehouse vs Data Warehouse vs Data Lake

4. Lakehouse trong doanh nghiệp Việt Nam

5. Kết luận

Lakehouse không phải là “xu hướng nhất thời”, mà là bước tiến logic của kiến trúc dữ liệu hiện đại.

Hiểu đúng Lakehouse giúp doanh nghiệp giảm phân mảnh dữ liệu, tối ưu chi phí
và xây dựng nền tảng vững chắc cho BI, AI và Data Agent trong tương lai.